Pandas DataFrame rpow() 方法
示例
找到 DataFrame 中每个值的 5 次指数幂
import pandas as pd
data = {
"points": [4, 5, 6],
"total": [10, 12, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.rpow(5))
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定义和用法
rpow() 方法将指定数字作为底数，DataFrame 中的每个值作为指数。
此方法称为 逆 幂，类似于 pow() 方法，但它计算的是 54 而不是 45。
指定的数字必须是可以用来计算 DataFrame 中值的对象。它可以是示例中的常数，也可以是列表式对象，例如列表 [5, 10] 或元组 {"points": 5, "total": 10}，或者 Pandas Series 或另一个与原始 DataFrame 兼容的 DataFrame。
语法
dataframe.pow(other, axis, level, fill_value)
参数
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| other | 必需。一个数字、数字列表或另一个具有与原始 DataFrame 匹配的数据结构的对象。 |
| axis | 可选。一个定义，用于决定是按索引还是按列进行比较。 0 或 'index' 表示按索引比较。 1 或 'columns' 表示按列比较。 |
| level | 可选。一个数字或标签，指示在何处进行比较。 |
| fill_value | 可选。一个数字，或 None。指定在计算前如何处理 NaN 值。 |
返回值
一个包含结果的 DataFrame。
